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基于图像降噪的集成对抗防御模型研究[模拟设计][工业自动化]

深度学习的快速发展使其在图像识别、自然语言处理等诸多领域广泛应用。但是，学者发现深度神经网络容易受到对抗样本的欺骗，使其以较高置信度输出错误结果。对抗样本的出现给对安全性要求严格的系统带来很大威胁。研究了在低层特征（LowLevel Feature）和高层特征（HighLevel Feature）对图像进行降噪以提升模型防御性能。在低层训练一个降噪自动编码器，并采用集成学习的思路将自动编码器、高斯扰动和图像掩码重构等多种方式结合；高层对ResNet18作微小改动加入均值滤波。实验显示，所提出的方法在多个数据集的分类任务上有较好的防御性能。

發(fā)表于：2023/8/24

基于改进的长短期记忆神经网络交通流预测[通信与网络][汽车电子]

针对未来时刻交通流量的预测问题，在考虑历史时刻车流量数据、日期属性、天气、降雨量等多方面影响因素的同时，提出一种考虑多方面影响因素的长短期记忆神经网络(LSTM*)模型。实验表明在对短期车流量进行预测时，LSTM*模型的准确性优于现有的基线方法；对长期车流量进行预测时，基于粒子群算法改进的长短期记忆神经网络（PSOLSTM*）模型的准确性优于LSTM*模型。

發(fā)表于：2023/8/24

基于多维特征融合验证的物联终端安全防护方法研究[通信与网络][物联网]

物联网技术的快速发展和普及为人们的生活带来了诸多便利，但普遍部署在非受控环境的终端设备也时刻面临物理攻击、非法替换等安全隐患。设备接入验证是保障物联终端及物联网整体安全的关键，对此提出了一种基于多维特征融合验证的物联终端安全防护方法，通过采集设备操作系统类型、开放端口、MAC地址、IP地址用以表征设备身份，与预设规则进行比对后验证设备的合法性。实验表明，该方法在有效性和准确性方面表现良好，且具有低部署成本、高检测性能等优势，具有一定的实用性和推广价值。

發(fā)表于：2023/8/24

网络空间测绘资产数据价值评估模型的建立及应用[通信与网络][信息安全]

现有网络空间测绘系统具备端口响应信息获取、网络资产暴露面梳理、资产关联分析以及聚合统计等功能，并且积累了几十亿计规模的网络资产数据，但尚缺乏对于网络空间测绘资产数据价值的评估，无法定量地确定网络资产数据价值。提出了网络空间测绘资产数据价值评估模型，可以评估每条网络资产数据的价值，并依据价值评分确定数据价值重要度等级。网络空间测绘资产数据价值评估模型可在某组织机构的网络资产暴露面程度梳理、网络资产属性变化跟踪监控以及不同平台网络资产数据价值对比等方面进行应用，同时，能为安全研究人员和资产管理人员对掌握其所关注的网络目标资产安全状况变化趋势提供便利。

發(fā)表于：2023/8/24

一种新的基于形式概念分析的漏洞分析预处理方法[通信与网络][信息安全]

漏洞分析技术已经成为企业应对安全问题的一个研究重点，通过对系统中已有漏洞进行分析，可以帮助企业和相关工作人员熟悉漏洞的特点与产生原因，甚至可以快速、高效地发现未知漏洞，避免资产损失。针对漏洞分析技术中漏洞预处理过程展开研究，提出一种新的基于形式概念分析的漏洞分析预处理方法，实现了对已有漏洞根据其特征快速进行聚类，并以图形化界面直观展示给用户的功能。实验表明新的漏洞分析预处理方法可以快速、准确地获得漏洞之间的所有关联，为用户进一步分析漏洞提供基础，符合企业及相关人员使用需求。

發(fā)表于：2023/8/24

论人工智能在刑事司法决策中的应用[人工智能][数据中心]

人工智能在刑事司法领域的应用方兴未艾，世界各国广泛开发人工智能产品，以期提高司法效率，提升司法决策的公平性。然而，人工智能尚处于初级阶段，存在决策偏见、算法黑箱等技术缺陷，并不能做到完全价值中立；人工智能的应用也对传统司法原则和理论造成了冲击，一定程度上威胁到了人权保护。所以，不能盲目夸大人工智能对于司法决策的作用。针对人工智能技术的缺陷，提出要在人工智能产品开发的各个阶段减少决策偏见，推进相关认证标准；对于人工智能的应用问题，首先要明确人工智能只能辅助决策而不能替代决策，其次应加强人类的责任和监管，保障决策的公平性。同时，应加强辩方的数据权利，以实现技术司法模式下的控辩平衡。

發(fā)表于：2023/8/24

大数据时代下欧盟数据可携带权的风险和启示[其他][数据中心]

数据可携带权是欧盟于2018年生效的一项新兴权利，允许数据主体不受阻碍地将个人数据传输给另一个数据控制者。研究数据可携带权对我国个人数据保护体系的建构、国内互联网企业走向国际市场都将起到积极促进的作用。通过对欧盟《一般数据保护条例》中的立法规定及其实施现状进行分析，发现该条款实质上已沦为僵尸条款，并未发挥预期的功能。我国在《中华人民共和国个人信息保护法》中确立了此项权利，在后续相关制度规定时应当参考欧盟经验，对数据可携带权的客体范围进行限缩，加强政府部门分层级监管，实现数据可携带权的中国本土化。

發(fā)表于：2023/8/24

质量重于数量[人工智能][消费电子]

在我们对推动算法革命的数据展开研究的过程中，算法透明度和问责制是核心原则。一些人可能误认为这种说法是在隐晦地呼吁公开知识产权。然而，经过细致入微的研究，我们发现了一个更加复杂的叙事，即大型语言模型和专有模型之间的区别。

發(fā)表于：2023/8/4

国产操作系统AWorks LP — 科技自立自强的排头兵[嵌入式技术][物联网]

　　摘要：ZLG致远电子一直在科技仪器设备、操作系统国产化道路深耕多年，推出的新一代国产化工业物联网解决方案：AWorks LP操作系统搭配国产MR6450核心板，助力用户快速开发出具有市场竞争力的产品。

發(fā)表于：2023/8/3

企业所需了解的软件供应链四大风险[可编程逻辑][通信网络]

　　国内企业要想快速、安全地构建、管理和发布软件，就得构建一个从开发人员到设备一体化的安全、无阻碍的软件流程。开发人员创建的代码只是软件开发的起始，如今，开发人员管理着整个软件供应链。一家企业的软件供应链由许多部分组成，包含各种来源：开源包、商业软件、基础设施即代码（IaC）文件、容器、操作系统镜像等。这种多样性意味着企业的软件供应链存在很多风险点，而且由于错误、疏忽、质量差或恶意攻击，安全威胁涉及面非常广泛。

發(fā)表于：2023/8/3

RISC-V定制和安全技术助力欧洲Listen2Future项目打造“数字耳朵”[人工智能][物联网]

　　在人们的生活中，声学应用普遍存在，听障患者的助听器、医院的超声波检查、大街上的环境噪声检测，都是非常典型的应用。而随着计算处理、安全、网络等技术的持续演进，声学应用设备也在不断提升其数字化和智能化程度，从而为使用者带来更大的便利和更优的体验。

發(fā)表于：2023/7/26

莱迪思全新推出Lattcie Drive解决方案集合拓展其软件产品系列，加速汽车应用开发[电子元件][汽车电子]

　　中国上海——2023年7月25日——莱迪思半导体公司（NASDAQ：LSCC），低功耗可编程器件的领先供应商，近日宣布推出Lattice Drive™解决方案集合，帮助客户加速开发先进、灵活的汽车系统设计和应用。Lattice Drive™将莱迪思针对不同市场应用的软件解决方案集合拓展到了汽车市场，旨在开发各类汽车应用，包括车载信息娱乐显示屏互连和数据处理、ADAS传感器桥接和处理、低功耗区域桥接应用，实现对驾驶员、座舱和车辆的监控。

發(fā)表于：2023/7/26

超越互连标准[电子元件][航空航天]

在航天发射条件下，强大的抗冲击和抗振动性能至关重要。此外，在太空中，强大的释气性能可确保连接器不会削弱环境设备，更不会危及性能。这条路线赋予了设计师们更大的设计灵活性，支持其在预算范围内解决应用的工程限制。

發(fā)表于：2023/7/25

命令行接口模糊测试漏洞挖掘研究及应用[通信与网络][信息安全]

5G数据网络设备是现代通信的基础设施，其安全可靠性直接影响整个网络的安全可靠程度。命令行接口作为网络设备的基本操作接口，研究其存在的漏洞对提升整个网络安全具有至关重要的意义。基于模糊测试提出一种命令行接口漏洞挖掘方法，并对注入点分析及界定、模糊测试漏洞挖掘数据模型处理、模糊测试算法优化及模糊测试漏洞挖掘流程等关键技术及过程进行深入研究。研究成果直接运用到命令行接口模糊测试漏洞挖掘系统中，实现包含网络设备信息收集、模糊测试漏洞挖掘数据建模、网络设备响应信息分析、模糊测试漏洞挖掘执行、漏洞挖掘后分析及生成漏洞报告等关键功能。最后对未来提升命令行接口模糊测试漏洞挖掘系统的效率和有效性进行了讨论和展望。

發(fā)表于：2023/7/24

面向多维数据的异常点检测模型设计*[测试测量][信息安全]

为了在大数据环境下快速、精准地挖掘异常点，保障网络安全，提出了一种面向多维数据的异常点检测模型设计方案。该方案利用长短期记忆网络（LSTM）存储任意时间段的多维数据，并使用图卷积网络提取完整数据结构，同时加入惩罚参数和均方误差来缩小异常点出现范围。此外，还利用编码器和解码器构建变分自编码器函数模型，使其能够解读正常数据子特征，并通过编码重建损失函数来计算数据异常度量，从而实现异常点检测。经过实验验证，该方法表现出较高的检测正确率和运行效率，具有极高的应用价值。

發(fā)表于：2023/7/24